Застосування штучних нейро-нечітких мереж для прогнозування у діяльності державної прикордонної служби
Наукові видання Харківського національного університету Повітряних Сил
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Застосування штучних нейро-нечітких мереж для прогнозування у діяльності державної прикордонної служби
Применение искусственных нейро-нечетких сетей для прогнозирования в деятельности государственной пограничной службы Application of artificial fuzzy neurons networks for prognostication in activity of government boundary service |
|
| Creator |
О.С. Андрощук
О.С. Андрощук О.S. Androshchyk |
|
| Subject |
Кібернетика та системний аналіз
УДК 681.3:355 прогноз, модель, нейронна мережа, навчання прогноз, модель, нейронная сеть, обучение prognosis, model, neuron network, teaching |
|
| Description |
У статті подано модель на основі штучної нейро-нечіткої мережі щодо прогнозу показників у діяльності Державної прикордонної служби України. Цей підхід на відміну від застосування штучних нейронних мереж надає можливість інтерпретувати результати роботи, тобто така модель не є “чорним ящиком”. Це надає змогу застосовувати її для вирішення завдань налаштування параметрів нечітких систем. Підвищення точності прогнозу вимагає детального розгляду питань застосування методів нечіткої логіки та навчання нейронних мереж.
В статье представлена модель на основе искусственной нейро-нечеткой сети для прогноза показателей в деятельности Государственной пограничной службы Украины. Данный подход в отличие от применения искусственных нейронных сетей дает возможность интерпретировать результаты работы, то есть такая модель не является “черным ящиком”. Это дает возможность применять ее для решения заданий настройки параметров нечетких систем. Повышение точности прогноза требует детального рассмотрения вопросов применения методов нечеткой логики и обучения нейронных сетей. In this article a model is represented on the basis of artificial fuzzy neuron network for the prognosis of indexes in activity of Government boundary service of Ukraine. This approach unlike application of artificial neurons networks enables to interpret job performances, that such model is not a “black box”. It enables to apply her for the decision of tasks of tuning of parameters of the unclear systems. The increase of exactness of prognosis requires the detailed consideration of questions of application of methods of fuzzy logic and teaching of neurons networks. |
|
| Publisher |
Харківський національний університет Повітряних Сил ім. І. Кожедуба
Харьковский национальный университет Воздушных Сил им. И. Кожедуба Kharkiv national Air Force University named after I. Kozhedub |
|
| Date |
2010
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion Рецензована стаття |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/2742
|
|
| Source |
Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. — 2010. — № 4(26). 90-93
Сборник научных трудов Харьковского национального университета Воздушных Сил. — 2010. — № 4(26). 90-93 Scientific Works of Kharkiv National Air Force University. — 2010. — № 4(26). 90-93 2073-7378 |
|
| Language |
ukr
|
|
| Relation |
http://www.hups.mil.gov.ua/periodic-app/article/2742/zhups_2010_4_24.pdf
|
|